一个有钱就能有势的社会， 一定比有势就能有钱的社会， 好得多 --哈耶克 呼吁中国尽快开放“捐官”制度 副国级--500亿 正部-100亿 副部-50亿 正司级-10亿 捐钱换虚衔， 享受政治待遇， 获得政府保护，不授实权 相信很多富豪会踊跃捐款救国 什么地方债什么通缩， 这下全不是事儿了！！

來自中科的工程師 讓我解鎖了🔓愛愛最頂的姿勢 —— 👨:依喜歡哪種姿勢 ：喜歡後入 👨：我喜歡女上看妳淫蕩的在我身上搖 ：後入才棒 很深 很舒服… 👨：女上是最頂的姿勢能自己找到G點 ：兩種融合吧 —— 嗯～嗯～啊！ ⬇️⬇️雇馴龍高手⬇️⬇️ 👉 #徵獵龍騎士# #後入與女上位的結合#

【2026國際低空經濟博覽會開幕】7月22日，2026國際低空經濟博覽會在國家會展中心（上海）開幕，400余家國內外企業參展，集中展現低空經濟的產業創新勢能與更多貼近民生的應用場景。據悉，本屆展會首發首秀能級全面躍升，共有23項全球首發、42項國內首發，實現數量與技術含金量的雙增長。

最近隐私类发力ZEC拉飞，我的STRK搭上隐私概念有望回本🧐，除了行情，刷到个有意思新项目叙事踩得挺准AI+隐私方向的流动性基础设施@Deluthium，背景也不错Flock+Amber投资（没错那个推了EdgeX的Amber 先说重点 早期还没啥人卷 平时链上交易多的，趁18-25号第一波活动赚取积分 如何赚取积分（主要在Base,BSC,ETH链） 很简单就是社媒任务 + 交易量（交易1美元=1积分） 交易奖励是重头： - 连续3天每日交易大于100U获得300积分 - 交易量每增加200U获得200积分 - 每多10笔交易获得200积分 社媒奖励： 关注推特转发推文，加入DC聊天等都能获得积分 差点忘了，Deluthium在银河上有个1000U的现金抽奖可以顺便搞搞比较简单： 同时Deluthium还和FLock开了个限时双挖奖励活动能同时拿 Deluthium 积分 + $FLOCK 代币（主要就是刷交易量排名，如果交易量大的话就还不错，如果卷没必要专门去刷排名） Deluthium的AI+隐私技术的有意思之处 Deluthium 是首个由强化学习驱动的AI施以隐私为先的流动性基础设施，说简单点就是用强化学习来做链上交易的执行层，它的模型会在链上不断学习、不断进化，后面目标是做到链上0滑点执行——不暴露细粒度交易数据，不被 MEV 盯上，而且越用越聪明 亮点在于此：未来模型要实现0滑点，所以这次活动有点像滑点磨损补偿积分，参与成本相对来说比较低，和binance alpha刷单策略差不多，可以顺手刷刷，成本比刷alpha小 Deluthium背后还有 这两个刚好一个做隐私训练，一个做隐私执行，组合起来就是一个AI 原生流动性协议的雏形，路线挺前沿的 我个人感觉这个方向还挺符合当下隐私 + AI的新叙事， 如果这个板块之后能起势，这类底层基础设施项目大概率也会跟着起来

關於台積電的次世代先進封裝 CoPoS 的幾個關鍵（省略可查詢到的技術細節）： 1. 預計 2H28 量產，目標提升 9.5 倍光罩尺寸以上的封裝之量產經濟性，Nvidia 的 AI 晶片 Feynman 可能將首度採用。 2. 根據產業調查，兩個不同的地方會用到玻璃（尺寸 mm）： → 310 x 310 的臨時玻璃載具（glass carrier） → 250 x 250（測試）/ 510 x 515（量產）的玻璃面板，加工後切割為玻璃核心載板（glass core substrate） 3. 玻璃核心載板的架構主要分成三層：玻璃作為核心層，上下以 ABF（ABF-GCP）增層包覆。玻璃加工的挑戰，像是TGV（through glass via）、填銅 / 金屬化（metallization）等，指的都是這個階段。 4. CoPoS 常見的錯誤論述： → ❌ 錯誤 1：採用玻璃中介層（interposer）。⭕️ 應修正為：玻璃非中介層，其互連角色由晶片側 RDL 與玻璃核心載板側 TGV / ABF 增層分別承接。 → ❌ 錯誤 2：玻璃取代 ABF。⭕️ 應修正為：如前述的玻璃核心載板架構，玻璃與 ABF 並存。 → ❌ 錯誤 3：晶片放在玻璃上。⭕️ 應修正為：晶片貼附於玻璃核心載板的 ABF 增層表面。 5. CoPoS 將延續並強化台積電先進封裝的優勢，預期讓該優勢能見度可達約2032年。

這兩年都在國外讀書的弟弟 技術又比以前更好了 側躺的姿勢更能感受到肉穴被撐開的感覺…😳 隨著他的速度加快我也不由自主的 用手掰開想讓他頂撞的更大力一點>< 這次本來要約520 他說：姐姐我等不及了 5/20有空 誰要約 TG加偶～：yishunn07

麻省理工学院（MIT）的最新论文，大幅加速合金新结构探索 生成式 AI（如 GNoME、MatterGen）已能在虚拟空间中秒级生成数百万种新晶体结构。然而，对合金材料来说，算力筛选与实验室合成之间始终横亘着一条难以逾越的鸿沟——“0 K 静态假象”。 在经典计算材料学中，评估材料稳定性长期依赖绝对零度（0 K）下的基态能量。但真实世界的材料服役与烧结均在有限温度与压力下，真正主导相变与稳定性的物理量是吉布斯自由能（$G = H - TS$）。过去，要精确计算振动熵 $S$，必须依靠耗时数小时乃至数天的准谐波近似（QHA）或分子动力学（MD）采样，高通量热力学筛选在算力上几乎无法实现。 MIT 等团队在 最新论文《Universal Thermodynamic Interatomic Potentials 》中提出的 TIP（Thermodynamic Interatomic Potential），为这一瓶颈提供了优雅的解法。 核心逻辑：把自由能计算压缩至单次前向推理 TIP 不再局限于预测单帧静态势能，而是直接构建热力学自洽的吉布斯自由能模型 $G(T, P)$。 自动微分（Auto-diff）解析物性：结合热力学基本关系式 $dG = VdP - SdT$，模型利用神经网络求导，无需多点扫描拟合，单次前向计算即可直接导出体系的热膨胀、平衡体积与状态方程（EOS）。 多精度融合训练：基于通用原子间势（UMA），模型融合了低成本 QHA 与高精度 MD 自由能数据，并支持利用实验相图微调校准。 AI 材料发现的真实加速维度 1. 筛选通量提升数个数量级 将自由能评估成本压缩至接近普通势能打分的级别，使材料筛选从“0 K 预筛选 + 少数结构做有限温精算”，跃升为直接在目标服役温度（如 300 K、800 K、1200 K）下对千万级结构做高通量初筛。 2. 消除实验验证的“假阳性”与“假阴性” 剔除伪稳定相：直接过滤 0 K 下处于稳定凸包、但常温及高温下极易分解的结构。 拯救动态稳定相：钙钛矿、形状记忆合金与热电材料常在低温下表现出虚频失稳，实际依赖有限温下的熵效应维持稳定。TIP 能直接识别这类依赖温度稳定的候选材料，避免漏失高价值结构。 3. 复杂合金与相图构建的秒级响应 多组分固溶体与高熵合金以往极度依赖昂贵的蒙特卡洛（MC）采样。经微调的 TIP 能直接给出固溶度极限与混溶间隙，极大加速极端工况下耐高温、轻量化结构合金的配方优化。 当自由能计算变得像静态能量一样廉价，AI 制导材料发现才真正从“静态结构生成”跨越到“真实服役热力学预测”。这一跃迁将显著缩短固态电解质、光伏涂层及高温结构材料从计算设计到实验落地的迭代周期。 附图Fig. 1 直观展示了 TIP 的核心范式与加速突破： 单步解析自由能：在基座势（UMA）上挂载热力学适配器，输入单个晶体基态即可直接输出连续的自由能面 $G(T, P)$，并利用自动微分直接导出熵与体积等物性响应。 跨越级算力提速：经多精度数据训练与实验校准，将传统需要数小时（$\sim 10^4\text{ s}$）的热力学采样压缩为单次前向推理（$\sim 0.1\text{ s}$），提速达 3～5 个数量级。